基于排序学习的城市设施选址方法
作者:
作者单位:

1.国家电网经济技术研究院有限公司, 北京 102209;2.江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210008;3.南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院, 南京 210023

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

国家电网有限公司科技项目(5200-201956106A-0-0-00)。


Urban Facility Locating Method Based on Ranking Learning
Author:
Affiliation:

1.State Grid Economic and Technological Research Institute Co., Ltd., Beijing 102209, China;2.Economic Research Institute, State Grid Electric Power Co. Ltd., Nanjing 210008, China;3.School of Computer and Electronic Information/Artificial Intelligence, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

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    摘要:

    提出一种采用排序学习技术解决城市设施选址问题的方法,并引入人类移动性特征提升选址的质量。首先对人类移动行为进行特征提取与分析,使用双流自编码器融合人类移动性特征与其他特征,提取表征向量;然后基于候选集的表征向量与排序学习网络进行地块排序;最后,基于真实的多源数据集进行实验,结果验证了本文提出的排序学习选址方法的有效性。

    Abstract:

    A locating method based on learning to rank is proposed to solve the location of urban facilities and introduce the features of human mobility to improve the effectiveness. First, representation vector is extracted with two stream autoencoders, fusing the features of human mobility with others. Then the plots are sorted based on representation vector of the candidate sets and the ranking network. Extensive experiments based on real multi-source dataset verify the effectiveness of the proposed locating method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩文军,张亚平,陈红,陈丹,孙婉婷,赵斌.基于排序学习的城市设施选址方法[J].数据采集与处理,2022,37(3):609-620

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  • 收稿日期:2021-05-12
  • 最后修改日期:2021-10-23
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  • 在线发布日期: 2022-06-13